用户画像技术的设计与实现

论文总字数：30504字

摘 要

当今互联网产品及运营思路越来越偏向精细化，用户画像技术是当今企业精细化营销的常用方法之一。通过画像技术，产品的用户特征可以被形象地概括出来，产品人员可以参考用户的这些特征，规划对产品的迭代方向；运营人员也可以通过用户画像技术精准化营销。本文描述了作者大四在深圳市腾讯总部支付产品中心任职中进行的画像分析及画像系统的搭建。

本文从大数据存储、数据清洗、画像建模、画像系统搭建四个角度，对QQ钱包用户数据进行了画像分析及画像系统的搭建。此次实验对QQ钱包5000万条用户数据进行了读取，使用非关系型数据库对数据进行了存储；在Python环境下，对用户数据进行了包括性别占比、年龄占比的用户人口画像分析，通过聚类算法对用户的活跃情况进行了分类；通过关联分析，对用户的各个行为之间的关系进行了画像。此外，本实验还搭建了用户画像分析的系统，支持导入所需分析的用户数据，便于产品人员及运营人员对常用的用户画像进行分析。

本文得出的画像结果，已用于腾讯公司支付产品中心的分析和决策中，搭架的画像系统目前在部门内测阶段。

关键词：用户画像，大数据，系统搭建

Abstract

Today's Internet products and operational ideas are increasingly biased towards refinement. User portrait technology is one of the common methods used by today's enterprises for refined marketing. Through user portrait the user characteristics of the product can be visually summarized. The product personnel can refer to these characteristics of the user and plan the iterative direction of the product. The operator can also accurately market through the user portrait technology. Xinchen Huang describes his implementation of user portraits and the erection of the portrait system during his tenure at the Tencent Headquarters Payment Product Center in Shenzhen.

In this paper, from the four perspectives of big data storage, data cleaning, portrait modeling, and portrait system construction, the QQ wallet user data was analyzed and the portrait system was built. In our project, 50 million user data is read from QQ Wallet and uses a non-relational database to store the data. In the Python environment, the user's data is analyzed with a portrait of the user's population including gender and age. The clustering algorithm is used to classify the user's active situation; through the association analysis, the relationship between the user's various behaviors is portrayed. In addition, this paper also set up a system for user portrait analysis, which supports importing the user data required for analysis, making it easy for product personnel and operators to analyze commonly used user portraits.

The image results obtained in this article have been used in the analysis and decision-making of Tencent's payment product center. The portrait system is currently in the department's internal measurement stage.

KEY WORDS：User portrait，Big Data，System setup

目 录

摘 要 III

Abstract I

第一章 绪论 4

1.1 技术发展背景及选题意义 4

1.2 国内外研究现状 6

1.3 论文组织架构 7

第二章 问题定义与分析 8

2.1 用户画像的使用场景 8

2.2 数据统计及处理 8

2.3 画像的目标 10

2.4 系统设计背景及应用场景 11

第三章 画像相关数据处理 12

3.1 数据收集与存储 12

3.1.1 数据收集 12

3.1.3 数据读取 13

3.2 数据清洗 14

3.2.1 处理缺失值 14

3.2.2 处理错误数据格式 15

3.2.3 虚假信息的处理 15

第四章 用户画像的设计与实现 16

4.1 设计思路 16

4.1.1 实现方法概要 16

4.1.2 标签的定义及数据表示 17

4.2 标签的介绍及实现方法 18

4.2.1 单个有序多值属性的处理 18

4.2.2 标签的介绍及实现方法 19

4.3 用户群体的聚类 21

4.3.1 背景及目的 21

4.3.2 算法介绍 21

4.3.3 伪代码 22

4.4 用户行为数据的关联挖掘 25

4.4.1 背景及目的 25

4.4.3 算法优化 28

4.4.4 分析结果 28

第五章 用户画像系统的设计与实现 30

5.1 系统架构 30

5.2 系统的交互设计 33

5.3 系统的实现 35

5.4 系统呈现 36

5.5 系统测试 39

第六章 总结与展望 43

致 谢 44

参考文献 45

第一章 绪论

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